AI日报 | 2026年09月09日

每日 AI 资讯速递

OpenAI 向 Plus、Pro、Business 和 Enterprise 用户全面推送 Astra

OpenAI 宣布 Astra 已全面推送给 Codex 和 ChatGPT Work 中的 Plus、Pro、Business 和 Enterprise 用户。用户可以直接使用，并可通过 openai.com/gpt-tv/ 观看 Astra 的实机演示。

OpenAI 发布 ChatGPT Images 2.5 图像模型

OpenAI 发布 ChatGPT Images 2.5 图像模型，生成延迟比 Images 2.0 降低最多 50%，细节、编辑精度、参考照片保真度和多轮编辑一致性均有提升，进一步巩固了其在多模态生成领域的竞争力。

Runway 发布 Adobe 插件，可在 Premiere Pro 和 After Effects 内直接生成与编辑

Runway 发布 Runway Plugins，新面板可直接嵌入 Premiere Pro 和 After Effects，在时间线内生成图像和视频、重绘片段并放置结果。Edit Studio 可基于已有片段用 Aleph 2 按原始时长重新渲染，插件免费下载（macOS 和 Windows），生成功能面向所有付费计划并消耗现有额度。

OpenAI 智能体团队宣布求解 Navier-Stokes 千禧年大奖难题并向独立证明者致贺

OpenAI 宣布由一组智能体使用一个能力显著超过 GPT-6 Astra 的下一代模型给出 Navier-Stokes 千禧年大奖难题的解，该问题关注三维光滑流体运动的描述是否会失效，已悬置约 90 年，被视为迈向 ASI 的里程碑事件。

OpenAI 宣布以内部 AI 系统给出 Navier-Stokes 千禧年问题解答

OpenAI 宣布其内部 AI 系统给出 Navier-Stokes 存在与光滑性问题的解答，证明初始光滑的流体可在有限时间内形成奇点，并附证明文稿与 Lean 形式化验证，为这一基础数学问题的解决提供了可验证的路径。

Emad Mostaque 称 OpenAI 智能体求解 Navier-Stokes 千禧年难题是迈向 ASI 的里程碑

Emad Mostaque 转发 OpenAI 的公告并评论称这是迈向 ASI 的里程碑事件。OpenAI 宣布由一组智能体使用显著强于 GPT-6 Astra 的下一代模型，给出了 Navier-Stokes 千禧年大奖难题的一个 blow up 解。

Noam Brown 评 OpenAI 用智能体求解 Navier-Stokes 千禧年难题：成本会快速下降

Noam Brown 就 OpenAI 宣布以智能体组合求解 Navier-Stokes 千禧年大奖难题发表看法，承认这次证明花费数百万美元，但认为成本会快速下降，暗示此类高级推理任务的经济性将随技术迭代大幅改善。

Sam Altman 回应与 Anthropic 研究员的 Navier-Stokes 证明发布争议

Sam Altman 发文回应与 Anthropic 一方围绕 Euler/Navier-Stokes 证明发布的争议，称对方只有 Euler 结果、双方协调失败，并称对方以抄袭指控相威胁，双方矛盾公开化。

NYU 数学家指控 OpenAI 在千禧年难题竞赛中不正当竞争，Bubeck 否认

NYU 数学教授 Tristan Buckmaster 与 Anthropic 数学家 Levent Alpöge 公布针对 Navier-Stokes 存在与光滑性这一千禧年难题的三项证明初步结果，并称其研究进展信息被泄露给 OpenAI，对方随后用大量算力沿其独特路线追赶证明。

数学家巴克马斯特宣布多项方程 blowup 结果并公开与 OpenAI 沟通经过

特里斯坦·巴克马斯特（Tristan Buckmaster）与 Levent Alpöge 公开三项有限时间 blowup 结果，涵盖带光滑强迫的不可压缩多孔介质方程，为流体力学中的奇点形成问题提供了新的理论支撑。

Mistral 完成 30 亿欧元 D 轮融资，估值超 210 亿欧元

Mistral 宣布完成 30 亿欧元 D 轮融资，投后估值超过 210 亿欧元，公司称这是欧洲科技公司有史以来最大的股权融资，距其成立三年。此轮融资将加速其在大模型领域的全球化布局。

Anthropic 据报道签约高达 5170 亿美元算力协议，锁定至少 14.8 GW 算力

据 The Information 报道，Anthropic 在十一个月内签署了价值高达 5170 亿美元的算力合同，自 2025 年 10 月以来锁定至少 14.8 GW 算力，并计划自建数据中心，显示出其对算力基础设施的激进投入。

Dwarkesh Patel 研究：预训练进步主要来自数据改进

Dwarkesh Patel 发布实验分析，在最高 1e19 FLOPs 的算力预算下训练 2019 至 2025 年各年度代表性模型配方与数据语料，发现数据改进带来 12.0x 算力效率提升，模型改进为 3.7x，数据贡献约为模型的 3.24 倍，为行业资源分配提供了关键参考。

Anthropic 讲解用 Claude Platform 降低成本并提升性能的三个方法

Anthropic 团队文章指出，优化 prompt cache 命中率、清除升级到前沿 Claude 模型后的提示词反模式、校准 effort 三个手段可在不牺牲性能的情况下降低成本，为企业用户提供了实用的成本优化指南。

OpenAI 宣布达到自动化研究实习生里程碑，内部 agent 运行时达人力 3.1 倍

OpenAI 发布内部数据称已达到自动化研究实习生里程碑，即可在人类监督下完成熟练研究员需数天的明确任务。截至 8 月中旬，其研究组织每投入 1 个人工工作日，就使用 3.1 个 agent 工作日的运行时长，该比值衡量的是运行时间而非等效生产力。

Tom Tunguz 分析 OpenAI 的 3x AI 生产力增益是否只是机器不睡觉

Tom Tunguz 引用 OpenAI 内部数据，分析其 3x 研究生产力增益的来源：每名研究员 8 小时班次对应 3.14 个 agent 工作日，通常并行运行 4 个 agent，揭示了“生产力倍增”背后的运行机制与算力消耗逻辑。

最高法发布涉人工智能纠纷案件审理意见，明确 AI 换脸拟声等裁判规则

最高人民法院发布《关于依法审理涉人工智能纠纷案件的意见》，共 5 部分 24 条，明确 AI 换脸拟声、AI 复活逝者、大数据杀熟、仿冒名人带货、网络开盒及自动驾驶事故等情形的裁判规则。文件规定未经同意生成可识别的虚拟数字形象或合成人声构成侵害人格和声音权益，仿冒名人带货构成欺诈的消费者可主张惩罚性赔偿。

Berkeley RDI 发布开源平台 CUA-Lite，面向计算机使用智能体

Berkeley RDI 推出开源平台 CUA-Lite，为计算机使用智能体提供三个标准化抽象。其环境接口下运行 15+ 个覆盖桌面、浏览器和移动端的基准，并提供含 30k+ 可验证任务的免 VM 桌面沙箱；统一监督数据格式已转换 10+ 个公开 CUA 数据集，支持 14 个模型族。

GPT-6 Astra 操控 Blender 保姆级教程：三种玩法与踩坑实录

作者数字生命卡兹克发布 GPT-6 Astra 操控 Blender 的小白教程，介绍前期安装、官方 MCP 与 Computer Use 插件配置，并实测三种玩法。Computer Use 花约 4 小时搭出天坛祈年殿，但耗掉 200 美刀 Pro 会员近半额度；MCP 更快，可完成摩托车建模与组装动画，但复杂任务会单次运行超时。

GPT-6 Astra 爆火后，卡兹克谈执行能力贬值与判断力断层

GPT-6 Astra 上线后，大量用户用它自主操控 Blender、Houdini、Unity、Aseprite 等专业软件，做出游戏 Demo、3D 复刻旧金山艺术宫等作品，其中旧金山艺术宫案例里 Astra 自己搜索几百张参考图、翻到美国国会图书馆的老扫描文件找柱子尺寸，多数工作在夜间自主完成。

📝 编辑点评

今日最大的看点无疑是 OpenAI 在数学推理领域的“破圈”之举——Navier-Stokes 千禧年难题的解答若经得起检验，将直接改写 AI 在基础科学发现中的角色定位，其意义远超一个数学定理的证明。然而，随之而来的 NYU 数学家与 Anthropic 的“泄密”指控，也揭示了超级实验室之间在顶级学术竞赛中的紧张关系，学术伦理与算力军备竞赛的边界正在变得模糊。产业层面，Mistral 的创纪录融资与 Anthropic 的天量算力合同表明，资本仍在以近乎非理性的热情押注 AGI 时代的算力底座，头部玩家的资金门槛已飙升至千亿美元量级。与此同时，最高法 24 条意见的落地为 AI 换脸、数字复活等敏感应用场景提供了明确的法律预期，合规将成为产品化的前置条件。值得注意的是，从 OpenAI 内部 3.1 倍 agent 运行数据到 GPT-6 操控 Blender 的实测，AI 的执行力正在快速“贬值”，而人类对任务目标的定义、拆解与审美判断力，正成为新的稀缺能力。